马尔可夫链如何工作？我读过维基百科马尔可夫链 http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain，但我不明白的是失忆。无记性指出：
下一个状态仅取决于当前状态，而不取决于
之前发生的事件的顺序。
如果马尔可夫链具有这种性质，那么马尔可夫模型中的链有什么用呢？
解释一下这个属性。
您可以将马尔可夫链想象成一只青蛙在池塘里的睡莲叶之间跳来跳去。青蛙不记得它以前访问过哪一片睡莲。对于 i 和 j 的所有可能组合，它还具有从睡莲 Ai 跳跃到睡莲 Aj 的给定概率。马尔可夫链允许您计算青蛙在任何给定时刻位于特定睡莲叶上的概率。
如果青蛙是素食主义者，每次落在睡莲叶上时都会啃食睡莲叶，那么它从睡莲叶 Aj 落在睡莲叶 Ai 上的概率也取决于之前访问过 Ai 的次数。然后，您将无法使用马尔可夫链对行为进行建模，从而预测青蛙的位置。
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
